面向猴脸的吸收马尔科夫链图像显著性检测

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面向猴脸的吸收马尔科夫链图像显著性检测水
张惠，许鹏飞
（西北大学信息科学与技术学院，陕西西安７１０１２７）
摘
要：传统的基于吸收马尔科夫链进行图像显著性检测方法只能检测出与图像背景差异较大的目标，
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓａｌｉｅｎｃｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｖｉａａｂｓｏｒｂｉｎｇＭａｒｋｏｖＣｈａｉｎｃａｎｏｎｌｙｄｅｔｅｃｔｔｈｅｏｂｊｅｃｔｓｗｈｉｃｈｈａｖｅｇｒｅａｔ
文献标识码：Ａ
文章编号：１０００－９７８７（２０１７）０６－０１１９－－０３
Ｉｍａｇｅｓａｌｉｅｎｃ￣ｙｄｅｔｅｃｔｉｏ０ｎｖＶｉｌａａｂｓｏｒｂｉｎｇＭａＮｌｒｋＫｏｖｃｈｎａ＂ｉｎ
ｏｆｔｈｅｓｕｐｅｒｐｉｘｅｌｐｏｉｎｔｓａｎｄｃｏｌｏｒｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｏｂｊｅｃｔｓｔｏｄｅｔｅｃｔｓａｌｉｅｎｔｏｂｊｅｃｔｓｃｏｒｒｅｃｔｌｙ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓ
２０１７年第３６卷第６期
传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
１１９
ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００－９７８７（２０１７）０６－０１１９－０３
或者位于图像中心的显著目标。但通常情况下，被关注的目标并不具有这样的条件。提出了一种面向对象的吸收马尔科夫链的显著性检测算法，并将其应用于金丝猴面部的显著性检测中。算法在传统的吸收马尔科夫链进行图像显著性检测的过程中，引入惩罚因子，依据一定的先验信息来动态调整吸收时间。根据超像素块与目标色彩信息之间的差异对颜色权重进行相应的奖励或惩罚，以指引算法能够正确提取多
ｕｓｕａｌｌｙｈａｖｅｔｈｅｓｅｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｔｏａｌｌｅｖｉａｔｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ｐｒｏｐｏｓｅａｎｏｂｊｅｃｔ — ｏｉｒｅｎｔｅｄｓａｌｉｅｎｃｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｉｒｔｈｍｖｉａ
ｃｏｎｔｒａｓｔｔｏｔｈｅｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｏｒｉｎｔｈｅｃｅｎｔｅｒｏｆｔｈｅｉｍａｇｅｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｉｎｆａｃｔ，ｔｈｅｏｂｊｅｃｔｓｈｕｍａｎｆｏｃｕｓｏｎｄｏｎｏｔ
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个显著目标。实验表明：相对于传统算法，算法能够更准确地检测出被关注的显著目标，尤其在图像中含
有多个关注目标时，效果更加显著。
关键词：面向对象；吸收马尔科夫链；显著性检测；金丝猴面部
中图分类号：ＴＰ３９１
ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ．ＴｈｅｒｅｗａｒｄｏｒｐｕｎｉｓｈｍｅｎｔｔＯｔｈｅｃｏｌｏｒｗｅｉｇｈｔｓｉｓｍａｅｒｅｎｃｅｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｃｏｌｏｒｓ
ａｂｓｏｒｂｉｎｇＭａｒｋｏｖａｎｄａｐｐｌｙｉｔｔｏｓａｌｉｅｎｃｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｏｒｍｏｎｋｅｙｓ ’ｆａｃｅｓ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓａｐｅｎａｌｔｙｆａｃｔｏｒ
ｆｏｒｍｏｎｋｅｙｓ’ ｆａｃｅｓ
ＺＨＡＮＧＨｕｉ．ＸＵＰｅｎｇ — ｆｅｉ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎｏ￣ｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１０１２７，Ｃｈｉｎａ）